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传统的视频编码技术主要通过减少时域和空域信息的冗余来提升压缩比，目前这类技术日趋完善和成熟，压缩效率已达到较高水平，压缩比很难有较大的提高。所以，如何在保证编码主观效果的前提下尽可能的节省码率，如何在较低码率条件限制下获得较好的主观质量，这是目前国内外研究的热点。本文在混合编码框架的基础上，从人眼视觉特性和码率控制算法的优化两方面入手来解决上述热点问题。在人眼视觉特性方面，本文在第二章介绍了两种人眼视觉模型：JND模型和ROI模型。详细阐述了像素域JND模型和经典DCT域JND模型的实现，为了更好的将JND模型应用于混合编解码框架，本文还实现了经典DCT域JND到整数变换域JND的过渡和转换。在第二章分析人眼视觉模型的基础上，第三章提出了两种基于ROI和JND结合的新型视频编码模型：基于ROI和JND结合的残差滤波模型和基于ROI和JND结合的分级量化策略模型。基于ROI和JND的残差滤波模型，是一种结合ROI属性，考虑整数变换域特性求解变换域JND，同时使用像素域和变换域JND控制预测残差的自适应调整编码方法。与现有文献对比，本方案可以在保留ROI区域重要信息的前提下，节省5%到28%不等的码率，且整体视频编码质量和原始H.264相当。基于ROI和JND的分级量化策略模型，在对ROI和非ROI区域分级量化的基础上，再根据ROI区域内部JND属性的特性进行分级，即最终的三级量化策略模型。与现有方案技术相比，通过本方案编码得到的视频主观质量更加符合人眼感知，能够进一步的提升主观质量。在码率控制算法的优化方面，本文在第四章提出一种基于循环控制策略的帧级码率控制方法，重点解决了原始X264中CBR模型初始编码阶段主观效果不理想的问题，利用前几帧得到的CPLX作为第一帧CPLX的累积输入，有效地解决了序列初始复杂度累积经验不足的缺陷。结果表明，采用该算法的X264编码器，比原始的编码器在主观效果上得到很大改进，客观质量PSNR和SSIM上也有很大优势。